先说重点，你的App能识别下面这个二维码吗？
(说明: 由于简书的异常检查机制，包含某些二维码的文章会检测不通过，本文所有包含二维码的图片将以链接形式给出)
如果扫码功能基于ZXing与ZBar，而且没有自定义处理过数据，大概率是不行的。
这个时候，你可以试试google这个(基于机器学习的)库:
结果截图:
下面说一下我面临的问题与思考过程
今天接到一个优化扫码的任务，然后收到了下面的二维码(就是上面那个):
扫码比较差我是知道的，只是用了ZXing这个库，在大部分情况下能扫出来，但是与超级App有着肉眼可见的差距(如微信、支付宝都成功识别了上面的二维码)。
跪在上面这张二维码上后，我不怀好意地测试了一些不以扫码为主要用户场景的应用，发现他们也都跪了。。。
网易云音乐(versionCode=8000041) - 未能识别
得到App(versionCode=20201231) - 未能识别
今日头条(versionCode=8090) - 只是偶尔可以成功。。。对不起宇宙厂，这只是巧合
最后，ZXing的官方App(versionCode=108)也失败了...
于是开始搜索一些解决方案，对于图像做一些中间的处理，处理后的数据ZXing更容易识别。看到这里，没有马上动手，而是开始想另一个问题:
这样的问题，最应该谁来解决？
应用层的程序员真的要研究图像识别，二维码原理这些吗？
带着这些问题，我搜索了微信的解决方案，看到微信对整个扫码的流程都做了很多处理，而且这篇文章是2016年的，听说现在的微信扫码用到了机器学习的技术(后来一想，图像识别可能是最适合用机器学习的场景了)。另外，微信阿里的方案都是闭源的(当然，他们没有任何义务开源)，腾讯云还有一个产品就叫智能扫码， 想着替公司剩下10万一个应用的授权费用，我继续了搜寻。。。
。。。很久(大概半个小时吧)之后，
我找到了文章开头提到的google的方案，作为机器学习的应用之一，ML Kit项目中包含一个barcode-scanning模块。项目还比较新，init到现在也就半年多(如果有坑可别怪我，嘿嘿~)，但理论上基于机器学习的图像识别技术已经非常成熟了。具体的用法可以参考Guideline和Sample, 如上文，结果是快速成功识别:
这可能是我第一次真真实实地意识到机器学习的力量，联想到韩寒的文章《我也曾对这种力量一无所知》，机器学习已经在很多方面展现出它的过人之处了，感谢Google，让我对机器学习一无所知的情况下也能分享收益，只是。。。
如果没有Google，只有国内的大厂(再次强调，它们没有义务开源),
机器学习的时代，会加速公平还是加速分化呢？
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